İçereği Atla
Yapay Zeka Eğitimi

Yapay Zeka Eğitimi

Yapay Zeka Eğitimi, yapay zekanın temellerinden ileri düzey konulara uzanan kapsamlı bir içerik sunar. Makine ve derin öğrenme, modern mimariler, büyük dil modelleri, RAG, MultiAgent sistemler ve Generative AI gibi başlıkların yanı sıra veri güvenliği, etik ve MLOps da teorik ve pratik yönleriyle ele alınır. 

Grup projeleri ve vaka incelemeleri sayesinde katılımcılar, yapay zeka projelerini baştan sona yönetme becerileri kazanır ve sektörde rekabetçi çözümler üretebilecek uzmanlar olarak yetişir.


Eğitim Süresi 60 Saat
Eğitim Ortamı Online
Yapay Zeka
  • 1. Python Programlamaya Giriş ve Temel Bilgiler
    4Konu ·
    • Program Tanıtımı, Hedefler ve Beklentiler
      Yeni
    • Python Nedir ve Neden Önemlidir?
      Yeni
    • Yapay Zeka Temelleri (Kavramlar, Alt Alanlar, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme vb.)
      Yeni
    • Geliştirme Ortamı Kurulumu
      Yeni
  • 2. Makine Öğrenmesi ve Uygulamaları
    7Konu ·
    • Python Temel Sözdizimi
      Yeni
    • Sektörde Kullanılan Araçlar, Çerçeveler (Framework) ve Temel Kurulum
      Yeni
    • - Değişkenler, Veri Tipleri (Listeler, Tuple'lar, Sözlükler)
      Yeni
    • Makine Öğrenmesi Temelleri ve Sektör Örnekleri
      Yeni
    • - Koşullu İfadeler ve Döngüler
      Yeni
    • Basit Bir Veri Seti Üzerinde ML Uygulaması (scikit-learn veya Benzeri)
      Yeni
    • - Fonksiyonlar ve Modüller
      Yeni
  • 3. Derin Öğrenme ve Büyük Dil Modelleri
    1Konu ·
    • - Hata Yönetimi (Try/Except)
      Yeni
  • 2. Veri Manipülasyonu için Popüler Kütüphaneler
    5Konu ·
    • Derin Öğrenme Temelleri ve Sektörel Örnek Kullanım Alanları
      Yeni
    • Modern Derin Öğrenme Mimarileri (CNN, RNN, Transformer)
      Yeni
    • NumPy: Çok Boyutlu Diziler (Arrays) ve Temel İşlemler
      Yeni
    • Büyük Dil Modelleri (LLM) Giriş: GPT, BERT vb.
      Yeni
    • Pandas: DataFrame Oluşturma ve Yapılandırma
      Yeni
  • 4. İleri Düzey Uygulamalar
    5Konu ·
    • Veri Yükleme ve Okuma (CSV, Excel)
      Yeni
    • LLM’lerin İş Dünyasındaki Senaryoları
      Yeni
    • Veri Temizleme (Eksik Değerler, Aykırı Değerler)
      Yeni
    • LLM API’ları (OpenAI, Hugging Face vb.) ile Metin Üretimi ve Soru-Cevap
      Yeni
    • Veri Filtreleme ve Sorgulama
      Yeni
  • 3. Makine Öğrenmesine Giriş
    7Konu ·
    • RAG (Retrieval-Augmented Generation) Kavramı ve Basit Bir RAG Pipeline Uygulaması
      Yeni
    • MultiAgent Sistemlere Giriş: Ajan Tanımı, Koordinasyon ve İletişim
      Yeni
    • Makine Öğrenmesi Temelleri (Denetimli, Denetimsiz, Takviyeli Öğrenme)
      Yeni
    • Çoklu Ajan Senaryosu Uygulaması (Metin Tabanlı veya Simülasyon Ortamında)
      Yeni
    • Veri Ön İşleme
      Yeni
    • Generative AI (Metin, Görüntü, Ses) Uygulamaları
      Yeni
    • - Ölçekleme (Standardizasyon, Normalizasyon)
      Yeni
  • 5. Etik, Güvenlik ve MLOps
    5Konu ·
    • - Kategorik Veri Dönüştürme
      Yeni
    • Etik, Yasal Düzenlemeler ve Veri Güvenliği
      Yeni
    • Scikit-learn (Sklearn) Tanıtımı
      Yeni
    • MLOps’a Giriş: Model Geliştirmeden Üretim Ortamına Geçiş
      Yeni
    • Model Değerlendirme Metrikleri (Hata Kareleri, Doğruluk, Hassasiyet vb.)
      Yeni
  • 4. Regresyon Algoritmaları
    1Konu ·
    • İleri MLOps: Gerçek Zamanlı Veri Akışı, Model Yönetimi ve Otomasyon
      Yeni
  • 6. Uygulamalı Projeler ve Gelecek Perspektifi
    9Konu ·
    • Basit Doğrusal Regresyon
      Yeni
    • Gerçek Vaka İncelemesi (Case Study): Başlangıçtan Üretime Kadar Adımlar
      Yeni
    • Çoklu Doğrusal Regresyon
      Yeni
    • Proje Planlama ve Yönetimi (Agile, SCRUM, CRISP-DM vb.)
      Yeni
    • Regresyon Modeli Eğitimi
      Yeni
    • Grup Proje Çalışması – 1: Proje Konusu Belirleme ve Veri İncelemesi
      Yeni
    • Modelin Değerlendirilmesi ve Sorun Giderme
      Yeni
    • Grup Proje Çalışması – 2: Model Geliştirme, Test ve Sonuç Değerlendirmesi
      Yeni
    • Gerçek Hayat Veri Kümeleri ile Uygulamalar
      Yeni
  • 5. Sınıflandırma Algoritmaları
    9Konu ·
    • Yapay Zeka Sektör Trendleri ve Gelecek Perspektifi
      Yeni
    • Sektörde Kariyer İpuçları ve İş Görüşmelerine Hazırlık
      Yeni
    • Makine Öğrenmesi Temelleri (Denetimli, Denetimsiz, Takviyeli Öğrenme)
      Yeni
    • Grup Projelerinin Sunumu ve Geri Bildirim (Kapanış)
      Yeni
    • Veri Ön İşleme
      Yeni
    • - Ölçekleme (Standardizasyon, Normalizasyon)
      Yeni
    • - Kategorik Veri Dönüştürme
      Yeni
    • Scikit-learn (Sklearn) Tanıtımı
      Yeni
    • Model Değerlendirme Metrikleri (Hata Kareleri, Doğruluk, Hassasiyet vb.)
      Yeni
  • 6. Yapay Zeka (AI) ve AI Ajanları
    11Konu ·
    • Yapay Zekaya Giriş (LLM'ler, Üretken AI)
      Yeni
    • AI Ajan Kavramları ve Mimarisi
      Yeni
    • Tekil Ajan (Single Agent) Mimarisi
      Yeni
    • Çoklu Ajan (Multi-Agent) Sistem Mimarisi
      Yeni
    • AI Ajanları için Araçlar (Tools) ve Yetenekler
      Yeni
    • LangChain Çerçevesine Giriş
      Yeni
    • LangChain Temel Bileşenleri (Models, Prompts, Parsers)
      Yeni
    • Chain Oluşturma
      Yeni
    • LangChain Agents
      Yeni
    • Hafıza (Memory) Yönetimi
      Yeni
    • Gerçek Dünya Uygulamaları ile Proje Geliştirme
      Yeni
Yapay Zeka Eğitimi Nedir?

Bu eğitim, yapay zeka alanında son dönemde büyük ilgi gören Büyük Dil Modelleri (GPT, BERT vb.), Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve MultiAgent Sistemler konularını derinlemesine incelemeyi amaçlayan kapsamlı bir programdır. Eğitim boyunca katılımcılar, doğal dil işleme, veri sorgulama ve çoklu ajanlar arasındaki etkileşim gibi ileri seviye yapay zeka kavramlarının temelini ve pratik uygulamalarını öğrenirler.

Eğitimlerin Amacı Nedir?
  • Büyük dil modellerinin mantığını ve kullanım senaryolarını aktararak özgün uygulamalar geliştirebilmelerini,
  • RAG yaklaşımıyla veriye dayalı ve bağlam odaklı içerik üretme süreçlerini kavramalarını,
  • Çoklu ajan sistemlerini tasarlama ve farklı yapay zeka ajanları arasındaki etkileşimi yönetme becerileri kazandırmayı amaçlar.
Neden Alınmalıdır?
  • Yapay zeka projelerinde giderek artan ölçüde dil işleme ve etkileşimli sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır.
  • İş dünyası, rekabetçi kalabilmek için yenilikçi çözümler üretebilen uzmanlara ihtiyaç duyar.
  • Büyük dil modelleri, RAG ve MultiAgent teknolojileri, çeşitli sektörlerde (finans, e-ticaret, sağlık, üretim vb.) verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırmaya yönelik yüksek potansiyele sahiptir.
Kimler Almalıdır?
  • Veri bilimi, makine öğrenmesi veya yazılım geliştirme alanlarında çalışan ve kendini bu alanlarda geliştirmek isteyen uzmanlar,
  • Yapay zeka projeleri üzerinde çalışan takım liderleri, yöneticiler veya proje yöneticileri,
  • Kariyerini yapay zeka ve veri bilimi yönünde şekillendirmeyi hedefleyen üniversite mezunları veya son sınıf öğrencileri.
Kariyerlere Yararları Nelerdir?
  • İleri düzey yapay zeka projelerinde görev alabilecek bilgi ve beceriye sahip olmak,
  • NLP (Doğal Dil İşleme), RAG ve çoklu ajan sistemleri gibi yükselen trendlerde uzmanlaşmak,
  • Farklı sektörlerde aranan ve yüksek talep gören pozisyonlara başvurma şansı yakalamak,
  • Yeni iş kurma veya mevcut işi yapay zeka çözümleriyle dönüştürme imkanına sahip olmak.
Eğitim Sonrasında Hangi Kazanımlar Sağlanır?
  • Büyük dil modellerinin iç yapısını ve farklı kullanım durumlarını anlama, uygulama becerisi,
  • RAG temelli sistemleri tasarlama ve veriye dayalı içerik üretimi süreçlerini optimize etme yetkinliği,
  • MultiAgent sistemlerde ajanlar arası koordinasyon, görev paylaşımı ve iletişim mekanizmalarını kurgulayabilme,
  • Gerçek dünya senaryolarında yapay zeka çözümleri tasarlayabilecek, uygulayabilecek ve yönetebilecek düzeyde uzmanlık,
  • Ekip çalışması, proje planlama ve yönetimi konularında deneyim kazanarak profesyonel projeleri başarıyla yürütebilme becerisi.

Impress Akademi Sertifika Programı

 E-Devletten Görüntülenebilir Sertifika

Eğitim sonunda verilen e-devlet onaylı sertifikalar, resmi olarak geçerliliğe sahiptir ve kariyerinizde güçlü bir referans oluşturur.

  • Resmi geçerliliğe sahip
  • E-devlet sistemine entegre
  • Resmi başvurularda kullanılabilir
Sertifier Onaylı Dijital Sertifika

Sertifier altyapısı ile hazırlanan dijital sertifikalarımız, kişiye özel seri numarasıyla oluşturulur ve dijital kütüphanenize eklenir.

  • Kişiye özel seri numarası
  • LinkedIn entegrasyonu
  • PDF formatında indirilebilir
  • Dijital kütüphane erişimi
Bize Ulaşın